Modelowanie ekspertowych systemów logistycznych opartych na relacyjnych mapach kognitywnych

• Autorzy: Jastriebow A. , Piotrowska K.

Warianty tytułu

EN

Modeling of logistics expert systems based on relational cognitive maps

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Praca poświęcona jest modelowaniu ekspertowych systemów logistycznych opartych na relacyjnych mapach kognitywnych. Opisano zasadę działania relacyjnej mapy kognitywnej oraz jej zastosowanie w systemach ekspertowych. Opracowano model logistycznego systemu ekspertowego opartego na mapie kognitywnej, wspomagającego planowanie i kontrolę funkcjonowania przedsiębiorstwa logistycznego. Przedstawiono wybrane wyniki działania systemu.

EN

This work is devoted to modeling of logistics expert systems based on relational cognitive maps. Principle of working of relational cognitive map and its application in expert systems was described. The model of logistics expert system based on cognitive map, supporting planning and control of the logistics company functioning was developed. Selected results of system working were presented.

Słowa kluczowe

PL

ekspertowy system logistyczny; relacyjna mapa kognitywna; wielokrokowy algorytm uczenia; charakterystyki systemowe

EN

system performance; multistep learning algorithm; expert logistics system; relational cognitive map

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2012
• Tom: nr 3
• Opis fizyczny: Pełny tekst na CD, Bibliogr. 13 poz., wykr.

Twórcy

autor

Jastriebow A.

autor

Piotrowska K.

• Politechnika Radomska, Wydział Nauczycielski; 26-600 Radom; ul. Malczewskiego 29,

Bibliografia

• [1] Borisow W. W., Krugłow W. W., Fiedułow A. C.: Rozmyte modele i sieci, Moskwa, Wydawnictwo "Telekom", 2004. (w języku rosyjskim)
• [2] Hengjie S., Chunyan M., Roel W., Catthoor F.: Implementation of Fuzzy Cognitive Maps based on Fuzzy Neural Networks and Application in Numerical prediction of Time Series, IEEE Trans. Fuzzy Systems, vol. 18, pp. 233-250, 2010.
• [3] Jastriebow A., Gad S., Słoń G.: Mapy kognitywne w monitorowaniu decyzyjnym systemów, Warszawa, Studia i materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą, nr 47, str. 64-77, 2011.
• [4] Jastriebow A., Grzywaczewski M., Gad S.: Analysis of certain class of discrete multidimensional system of extremal control, SAMS, vol. 24, pp. 121-133, 1996.
• [5] Jastriebow A., Słoń G.: Optimization of models of fuzzy relational cognitive maps, Radom, In: Jastriebow A., Raczyńska M. (eds.) Computers in scientific and educational activity, Institute for Sustainable Technologies - National Research Institute, pp. 60-71, 2011.
• [6] Kandasamy W. B. V., Smarandache F., Ilanthenral K.: Elementary Fuzzy Matrix and Fuzzy Models For Social Scientists, Los Angeles, Automaton, 2007.
• [7] Mulawka J. J.: Systemy ekspertowe, Warszawa, WNT, 1996.
• [8] Papageorgiou E. I., Stylios C. D., Groumpos P. P.: Active Hebbian learning algorithm to train fuzzy cognitive maps, International Journal of Approximate Reasoning 37, pp. 219-249, 2004.
• [9] Piotrowska K.: Zastosowanie map kognitywnych w inteligentnych systemach wspomagania podejmowania decyzji, Logistyka 6/2011, str. 3433-3442, 2011.
• [10] Silov V. B.: Przyjęcie rozwiązań strategicznych w rozmytym otoczeniu, Moskwa, INPRORES, 1995. (w języku rosyjskim)
• [11] Siraj A., Bridges S. M., Vaughn R. B.: Fuzzy Cognitive Maps for decision support in an intelligent intrusion detection system, In: IFSA World Congress and 20th NAFIPS International Conference, vol. 4, pp. 2165-2170, 2010.
• [12] Słoń G., Jastriebow A.: Optimization and Adaptation of Dynamic Models of Fuzzy Relational Cognitive Maps, Heidelberg, In: Kuznetsov S. O. et al. (eds.) RSFDGrC 2011, Lecture Notes In Artificial Intelligence 6743, pp. 95-102, Springer-Verlag, 2011.
• [13] Słowiński B.: Wprowadzenie do logistyki, Koszalin, Wydawnictwo Uczelniane Politechniki Koszalińskiej, 2008.